Providing a greater precision of situational awareness of urban floods through multimodal fusion (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: MENEGUETTE, RODOLFO IPOLITO - ICMC ; UEYAMA, JO - ICMC ; COSTA, THIAGO APARECIDO GONÇALVES DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.eswa.2021.115923
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ENCHENTES URBANAS; REDES SOCIAIS
- Keywords: Multimodal fusion; Text classification; Floods; Situational awareness; Disaster management,
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Expert Systems With Applications
- ISSN: 0957-4174
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 188, p. 1-28, 2022
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
COSTA, Thiago Aparecido Gonçalves da e MENEGUETTE, Rodolfo Ipolito e UEYAMA, Jó. Providing a greater precision of situational awareness of urban floods through multimodal fusion. Expert Systems With Applications, v. 188, p. 1-28, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115923. Acesso em: 29 maio 2024. -
APA
Costa, T. A. G. da, Meneguette, R. I., & Ueyama, J. (2022). Providing a greater precision of situational awareness of urban floods through multimodal fusion. Expert Systems With Applications, 188, 1-28. doi:10.1016/j.eswa.2021.115923 -
NLM
Costa TAG da, Meneguette RI, Ueyama J. Providing a greater precision of situational awareness of urban floods through multimodal fusion [Internet]. Expert Systems With Applications. 2022 ; 188 1-28.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115923 -
Vancouver
Costa TAG da, Meneguette RI, Ueyama J. Providing a greater precision of situational awareness of urban floods through multimodal fusion [Internet]. Expert Systems With Applications. 2022 ; 188 1-28.[citado 2024 maio 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115923 - Vehicular edge computing: architecture, resource management, security, and challenges
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Informações sobre o DOI: 10.1016/j.eswa.2021.115923 (Fonte: oaDOI API)
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